【摘 要】
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在采用压缩感知的阵列失效单元诊断方法中，结构化随机采样策略的运用对测量矩阵性能造成不利影响。针对这一问题，该文提出一种基于确定性压缩感知采样策略的阵列失效单元远场诊
【机 构】
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哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,对海监测与信息处理工业和信息化部重点实验室,意大利卡西诺大学电信与信息工程学院
【基金项目】
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哈尔滨工业大学博士生国外短期访学项目基金（AUDQ9802200116）,中央高校基本科研业务费专项资金（HIT.MKSTISP.201613,HIT.MKSTISP.201626）
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在采用压缩感知的阵列失效单元诊断方法中，结构化随机采样策略的运用对测量矩阵性能造成不利影响。针对这一问题，该文提出一种基于确定性压缩感知采样策略的阵列失效单元远场诊断方法。首先在失效单元个数满足稀疏性的前提下构造差异性阵列并将其激励作为稀疏向量，其次利用所提方法构造确定性部分傅里叶矩阵（DPFM）作为测量矩阵，最后采用l，范数最小化算法对稀疏向量进行重构，从而实现对失效单元的高概率精确诊断。理论分析和仿真实验表明，所提方法有效消除了采样位置的随机分布特性对测量矩阵性能造成的不利影响，简化了采样过程，提高了
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